| 日時(Date) |
2026年01月27日 (火) / Jan. 27th, 2026 (Tue.) 3限 (13:30--15:00) / 3rd period (13:30--15:00) |
|---|---|
| 場所(Location) | L1 |
| 司会(Chair) | Monica sensei |
| 講演者(Presenter) | 薗頭 元春 先生 (客員助教, 国立研究開発法人理化学研究所) |
| 題目(Title) | Open-setシーングラフ生成による未知物体に頑健なシーン理解 |
| 概要(Abstract) | 画像中の物体の関係を検出するシーングラフ生成（SGG）は実世界の詳細な理解に有用であり，ロボットの制御や人との対話をはじめとする幅広い応用がある．しかし一般的なSGGでは学習時に教示されていない未知物体の関係を正しく検出できないため，複雑なシーンは不完全・不正確にしか理解できない．本講演では未知物体の関係も検出することで，頑健なシーン理解を実現する新技術である open-set SGGについての研究を紹介する． |
| 講演言語(Language) | Japanese |
| 講演者紹介(Introduction of Lecturer) | ** |